低秩壓縮

深度分析

KV 快取壓縮十大技術解析：H2O 代幣淘汰、TurboQuant 與低秩投影比較

隨著大型語言模型的上下文長度與同時使用者數提升，KV 快取成為記憶瓶頸。研究提出 H2O、SnapKV、KIVI、TurboQuant 等十種壓縮手法，分別透過代幣淘汰、量化或低秩投影降低記憶需求。實驗顯示可將快取佔用減少超過 80%，提升批次大小與吞吐量。